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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.8
- 수록면
- 905 - 913 (9page)
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잡음에 강건한 음성 인식을 위한 주파수 변이를 이용한 PMC( Parallel Model Compensation Using Frequency-variant, FV-PMC) 방법은 인식시 입력음성에 혼입이 예상되는 잡음들을 평균 주파수 변이도를 임계치로 하여 몇 가지 잡음 군으로 분류한 후 각 잡음 군 별로 인식을 수행하는 방법이다. 이 방법은 기준 임계치를 이용하여 양호하게 분류된 잡음 음성들에 대해서는 매우 우수한 성능을 보이나, 미 분류된 잡음음성들에 대해서는 기존의 PMC 방법에서와 같이 무잡음 모델과 결합하여 음성 인식을 수행함으로 인해 평균 음성 인식률이 낮아지는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 기존의 방법에서 사용하였던 평균주파수 임계치 방법 대신에 최대 우도를 부가하여 미분류를 방지함으로써 입력 잡음 음성에 포함되는 잡음의 군별 잡음 분류 율을 높여 인식률을 제고하는 개선된 주파수 변이 PMC 인식방법을 제안하였다. Aurora 2.0 데이터베이스를 이용한 인식실험결과, 기존의 FV-PMC 방법에 비해 향상된 결과를 확인할 수 있었다.
목차
요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 잡음 분류율 개선을 위한 거리척도 검토
3. 인식실험 방법(FV-PMCII)
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
참고문헌
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김상만 / 2000 / 이산 웨이브렛과 비균일 필터뱅크를 적용한 음성특징 추출
Gong Y. / 1995 / Speech Recognition in Noisy Environments : A Survey / Speech Communication 16:261~292
J.C. Junqua / 1996 / Robustness in Automatic Speech Recognition: Fundamentals and Applications / Kluwer Academic Publishers
J. S. Lim / 1983 / Speech Enhancement / Prentice Hall
D. H. Klatt / 1979 / A Digital Filterbank for Spectral Matching / Proc. ICASSP :573~576
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